汉密尔顿市位于伊利、中立、休伦-温达特、豪德诺索尼和密西沙加的传统领土上。这片土地属于“一勺一盘贝壳带契约”的管辖范围,这是豪德诺索尼和阿尼希纳贝克之间达成的一项协议,旨在共享和照料大湖周围的资源。我们进一步确认,这片土地属于 1792 年王室与信用第一民族密西沙加人之间的“湖间购买”的管辖范围。
总裁Haifa Jamal Al-Lail,Effat大学校长Emerita Lisa Anderson,开罗的美国大学前总统Craig Calhoun,伦敦经济学经济学和政治学院前总理尼古拉斯·德克斯(Nicholas Dirks福特尔,麦吉尔大学校长戴维·加尔萨·萨拉萨尔(David Garza Salazar) Jane McAuliffe,Bryn Mawr学院前校长Timothy O'Shea,爱丁堡大学副校长Mamokgethi Phakeng,开普敦大学校长Emerita Pamela Pamela T. Reid Spar,巴纳德学院校长史蒂芬·乔尔·特拉奇特伯格(Stephen Joel Trachtenberg),乔治华盛顿大学名誉大学牛津大学
总裁Haifa Jamal Al-Lail,Effat大学校长Emerita Lisa Anderson,开罗的美国大学前总统Craig Calhoun,伦敦经济学经济学和政治学院前总理尼古拉斯·德克斯(Nicholas Dirks福特尔,麦吉尔大学校长戴维·加尔萨·萨拉萨尔(David Garza Salazar) Jane McAuliffe,Bryn Mawr学院前校长Timothy O'Shea,爱丁堡大学副校长Mamokgethi Phakeng,开普敦大学校长Emerita Pamela Pamela T. Reid Spar,巴纳德学院校长史蒂芬·乔尔·特拉奇特伯格(Stephen Joel Trachtenberg),乔治华盛顿大学名誉大学牛津大学
摘要。扩散模型彻底改变了图像产生,正面临与知识产权有关的挑战。当生成的图像受培训数据中受版权保护的图像的影响时,就会出现这些挑战,这是互联网收集的数据中合理的情况。因此,从训练数据集中指向有影响力的图像(称为数据归因的任务)对于内容起源的透明度至关重要。我们介绍了蒙特雷奇(Montrage),这是一种开创性的数据归因方法。与分析模型后训练后的现有方法不同,蒙特拉奇(Montrage)整合了一种新型技术,可以通过内部模型表示在整个培训中监测世代。它是针对定制的分化模型量身定制的,其中训练动力学访问是一个实际的假设。这种方法,再加上新的损失功能,在保持效率的同时提高了性能。在两个粒度级别上评估了蒙特莱奇的优势:概念间和概念内,以高精度为单位的最新方法。这取代了Montrage对扩散模型的见解及其对AI Digital-Art版权解决方案的贡献。